معرفی دوره

این دوره جامع R 4.0 برای سال ۲۰۲۵ طراحی شده تا علاقه‌مندان به علم داده، از سطح صفر تا تبدیل شدن به یک متخصص، مسیر یادگیری را به‌سادگی طی کنند. قالب آموزشی شامل ویدئوهای مرحله‌به‌مرحله، تمرین‌های تعاملی و پروژه‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند مفاهیم آماری و محاسباتی را به صورت کاربردی درک کنید.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مبانی پایه‌ای و syntax زبان R 4.0 و محیط RStudio
• کار با داده‌های خام: خواندن و نوشتن فایل‌های CSV، Excel و JSON
• پاک‌سازی داده‌ها با بسته‌های tidyverse و dplyr
• تحلیل توصیفی و آمار مقدماتی: میانگین، میانه، انحراف معیار و آزمون‌های فرض
• بصری‌سازی داده‌ها با کتابخانه ggplot2 و ایجاد نمودارهای خطی، میله‌ای و هیستوگرام
• مدل‌سازی پیش‌بینی: رگرسیون خطی، لجستیک و تصمیم‌گیری درختی
• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در R و بسته‌های caret و randomForest
• کار با داده‌های بزرگ و اتصال به پایگاه‌های داده SQL
• خروجی‌گیری خودکار گزارش‌ها با R Markdown و Shiny

مزایا و فواید دوره

• دسترسی رایگان به تمام محتوا و کدهای آموزشی
• پشتیبانی آنلاین و رفع اشکال در گروه تلگرامی اختصاصی
• پروژه‌های عملی واقعی از صنایع مختلف مثل پزشکی، مالی و بازاریابی
• مدرک پایان دوره معتبر و قابل ارائه در رزومه
• به‌روزرسانی منظم متناسب با نسخه‌های جدید R

پیش‌نیازها

• کامپیوتر شخصی با سیستم عامل ویندوز، مک یا لینوکس
• آشنایی اولیه با کامپیوتر و نصب نرم‌افزار
• بدون نیاز به تجربه قبلی در برنامه‌نویسی
• انگلیسی فنی پایه برای مطالعه مستندات و تابع‌ها

سرفصل‌های اصلی دوره

• بخش ۱: آشنایی با محیط R و نصب RStudio
• بخش ۲: مفاهیم پایه در آمار و احتمال
• بخش ۳: داده‌کاوی مقدماتی و پاک‌سازی داده‌ها
• بخش ۴: بصری‌سازی پیشرفته با ggplot2
• بخش ۵: رگرسیون و مدل‌سازی خطی
• بخش ۶: الگوریتم‌های یادگیری ماشین پایه
• بخش ۷: گزارش‌نویسی با R Markdown و ساخت داشبورد با Shiny
• بخش ۸: پروژه نهایی و ارائه نتایج

مثال‌های عملی

فرض کنید مجموعه داده‌ای از فروش ماهانه یک فروشگاه آنلاین در اختیار دارید. با استفاده از کتابخانه tidyverse ابتدا داده‌ها را بارگذاری و پاک‌سازی می‌کنیم:

library(tidyverse)
sales <- read_csv("sales_data.csv") %>%
         filter(!is.na(amount)) %>%
         mutate(month = lubridate::month(date))
  

سپس با ggplot2 روند فروش ماهانه را به صورت نمودار خطی رسم می‌کنیم:

ggplot(sales, aes(x=month, y=amount)) +
  geom_line(color="#4A90E2", size=1.2) +
  labs(title="روند فروش ماهانه", x="ماه", y="مبلغ فروش")
  

در ادامه، یک مدل رگرسیون خطی ساده برای پیش‌بینی فروش بر اساس تبلیغات آنلاین ایجاد می‌شود:

model <- lm(amount ~ ads_spent, data=sales)
summary(model)
  

نحوه دانلود و دسترسی

برای دانلود رایگان دوره:

• روی لینک “دانلود دوره R 4.0” در این صفحه کلیک کنید.
• فایل فشرده دوره با حجم تقریبی ۳ گیگابایت آماده دریافت است.
• پس از دانلود، با نرم‌افزار WinRAR یا 7-Zip استخراج نمایید.
• فولدر آموزشی شامل ویدئوها، جزوه‌های PDF و فایل‌های کد R می‌باشد.

همچنین می‌توانید همیشه جدیدترین نسخه دوره را از کانال تلگرام ما دریافت کنید و از پشتیبانی مستقیم مدرس استفاده کنید.

جمع‌بندی

دوره برنامه‌نویسی R 4.0 برای علم داده در سال ۲۰۲۵، یک مسیر جامع و کاربردی است که از مفاهیم پایه تا پروژه‌های پیشرفته را پوشش می‌دهد. با یادگیری این دوره می‌توانید در حوزه‌های مختلفی مانند تحلیل داده، یادگیری ماشین و گزارش‌نویسی حرفه‌ای فعالیت کنید و توانمندی‌های خود را به مرحله اجرایی برسانید. فرصت را از دست ندهید و همین امروز شروع کنید!